#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
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@Time    : 2019-05-12 14:36
@Author  : red
@Site    : 
@File    : install_sohu_data.py
@Software: PyCharm
　　读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame，也支持文件的部分导入和选择迭代。
　　filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)
　　可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。
　　sep : str, default ‘,’
　　指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：'\r\t'
　　delimiter : str, default None
　　定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）。
　　delim_whitespace : boolean, default False.
　　指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep='\s+'。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。在新版本0.18.1支持
　　header : int or list of ints, default ‘infer’
　　指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，
　　这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉
　　注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。
　　names : array-like, default None
　　用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。默认列表中不能出现重复，除非设定参数mangle_dupe_cols=True。
　　index_col : int or sequence or False, default None
　　用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。
　　如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。
　　usecols : array-like, default None
　　返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。
　　例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。
　　as_recarray : boolean, default False
　　不赞成使用：该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。
　　返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。
 　   squeeze : boolean, default False　　
　　如果文件值包含一列，则返回一个Series
 　　prefix : str, default None
　　在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, ...
 　　mangle_dupe_cols : boolean, default True
　　重复的列，将‘X’...’X’表示为‘X.0’...’X.N’。如果设定为false则会将所有重名列覆盖。
 　　dtype : Type name or dict of column -> type, default None
　　每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}
 　　engine : {‘c’, ‘python’}, optional
　　Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.
　　使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。
 　　converters : dict, default None
　　列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。
 　　true_values : list, default None
　　Values to consider as True
 　　false_values : list, default None
　　Values to consider as False
 　　skipinitialspace : boolean, default False
　　忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）.
 　　skiprows : list-like or integer, default None
　　需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。
 　　skipfooter : int, default 0
　　从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)
　　skip_footer : int, default 0
　　不推荐使用：建议使用skipfooter ，功能一样。
 　　nrows : int, default None
　　需要读取的行数（从文件头开始算起）。
 　　na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None
　　一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.
 　　keep_default_na : bool, default True
　　如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。
 　　na_filter : boolean, default True
　　是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度。
 　　verbose : boolean, default False
　　是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。
 　　skip_blank_lines : boolean, default True
　　如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。
 　　parse_dates : boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False
boolean. True -> 解析索引
list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列；
list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用
dict, e.g. {‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo"
 　　infer_datetime_format : boolean, default False
　　如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。在某些情况下会快5~10倍。
 　　keep_date_col : boolean, default False
　　如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。
 　　date_parser : function, default None
　　用于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。Pandas尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。
　　　　1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；
　　　　2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；
　　　　3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates指定）作为参数。
　　dayfirst : boolean, default False
　　DD/MM格式的日期类型
 　　iterator : boolean, default False
　　返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。
 　　chunksize : int, default None
　　文件块的大小， See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.
　　compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’
　　直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数，则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’这些为后缀的文件，否则不解压。
　　如果使用zip，那么ZIP包中国必须只包含一个文件。设置为None则不解压。
　　新版本0.18.1版本支持zip和xz解压
 　　thousands : str, default None
　　千分位分割符，如“，”或者“."
 　　decimal : str, default ‘.’
　　字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用’，‘).
 　　float_precision : string, default None
　　Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.
　　lineterminator : str (length 1), default None
　　行分割符，只在C解析器下使用。
 　　quotechar : str (length 1), optional
　　引号，用作标识开始和解释的字符，引号内的分割符将被忽略。
 　　quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0
　　控制csv中的引号常量。可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)
 　　doublequote : boolean, default True
　　双引号，当单引号已经被定义，并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候，使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。
 　　escapechar : str (length 1), default None
　　当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。
 　　comment : str, default None
　　标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。
　　例如如果指定comment='#' 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3’ 以header=0 那么返回结果将是以’a,b,c'作为header。
 　　encoding : str, default None
　　指定字符集类型，通常指定为'utf-8'. List of Python standard encodings
 　　dialect : str or csv.Dialect instance, default None
　　如果没有指定特定的语言，如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档
 　　tupleize_cols : boolean, default False
　　Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)
 　　error_bad_lines : boolean, default True
　　如果一行包含太多的列，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将改行剔除（只能在C解析器下使用）。
 　　warn_bad_lines : boolean, default True
　　如果error_bad_lines =False，并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”将会被输出（只能在C解析器下使用）。
 　　low_memory : boolean, default True
　　分块加载到内存，再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。
　　注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe，而忽略类型（只能在C解析器中有效）
 　　buffer_lines : int, default None
　　不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除，因为他的值在解析器中不推荐使用
 　　compact_ints : boolean, default False
　　不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除
　　如果设置compact_ints=True ，那么任何有整数类型构成的列将被按照最小的整数类型存储，是否有符号将取决于use_unsigned 参数
 　　use_unsigned : boolean, default False
　　不推荐使用：这个参数将会在未来版本移除
　　如果整数列被压缩(i.e. compact_ints=True)，指定被压缩的列是有符号还是无符号的。
　　memory_map : boolean, default False
　　如果使用的文件在内存内，那么直接map文件使用。使用这种方式可以避免文件再次进行IO操作。
"""
import os
import pandas as pd
import time
from utils import sql_util as sql


def get_data(file_path):
	# 读csv数据，忽略header，分隔符为',', skiprows跳过第0行
	rs = pd.read_csv(file_path, header=None, sep=',', skiprows=0, na_values=None, keep_default_na=False)
	# 转为list
	rs = rs.values.tolist()
	return rs


def get_file_list(dir_path, file_list):
	# 如果是文件则添加进 fileList
	if os.path.isfile(dir_path):
		file_list.append(dir_path)
	elif os.path.isdir(dir_path):
		for s in os.listdir(dir_path):  # 如果是文件夹
			new_dir = os.path.join(dir_path, s)
			get_file_list(new_dir, file_list)

	return file_list


def install_data_to_sql():
	data_sum = 0
	truncate_sql = "truncate table bzy_sohu_origin_data"
	sql.execute(truncate_sql)
	sql_str = 'insert into bzy_sohu_origin_data(title, time, content, user, comment) values (%s, %s, %s, %s, %s)'
	path = "/Users/red/Desktop/temp/news/data/sohu_data"
	path_list = get_file_list(path, [])
	print('[{}]--path list length :{}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()), len(path_list)))

	for element in path_list:
		result = get_data(element)
		sql.insertmany(sql_str, result)
		data_sum += len(result)
		print('[{}]--insert file {}, {} data to sql'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()),
															element, len(result)))
	print('[{}]--insert all data, {} data to sql'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()),
														 data_sum))


if __name__ == '__main__':
	install_data_to_sql()
